程少良
(長春工業大學人文信息學院,吉林 長春 130122)
頻譜資源需要根據相應的頻譜分配策略進行使用,分配策略將頻譜資源分配到相應的區域內,其中部分頻帶將會被分配給特定的應用系統中[1-2]。但是高速網絡中的頻譜資源十分稀少,導致系統中只有部分頻帶能夠使用。因此,相關專家在高速網絡中引入無線電來解決頻譜不足的問題。在上述環境中,頻率一致的區域內中有兩個共存的用戶,也就是初級用戶和二級用戶。前者就是所謂的授權用戶,它具有使用授權的頻譜帶,并且能夠在設定范圍內訪問指定的頻譜帶[3]。后者則是指未經過驗證的用戶,它只能夠在用戶沒有占用的范圍內伺機進入頻譜空間,傳統數據串隔離式傳輸方法存在模式單一,數據串相似度不高的問題。
在上述問題的基礎上,本文提出了高速網絡多模式相似數據串隔離式傳輸方法,通過具體的實驗數據分析充分驗證了所提方法的綜合有效性。
如果在CogWMN中,能夠將頻譜劃分成一組正交信道,確保高速網絡中數據的正常傳輸[4]。在上述分析的基礎上,設定S代表一組可使用的信道集合;d代表數據包需要進行傳輸的總距離;dr代表干擾距離的大小。如果數據包在傳輸的過程中需要兩個跳的距離,則說明兩個節點之間相互干擾。實質上是就是相鄰兩個節點數據包的傳輸需要兩跳[5-6],也就是說明兩個節點不可能在相同的信道傳輸數據。各個高速網絡中都有可用的頻道,并且各個高速網絡不會對用戶之間的通信產生不良影響。在實際應用的過程中,不同的信道所支持的鏈路容量以及傳輸范圍是不同的。
假設存在一個相同的公共信道s,并且該信道能夠為不同的節點提供通信功能。則各個節點之間的距離需要滿足以下的約束條件:dij≤ds,此時,還存在另外一條通信鏈路eij∈E。在高速網絡中,含有一種特殊的虛擬匯聚節點sink以及一個有向虛擬鏈路[7-8]。為了有效解決通信鏈路上的干擾問題,需要對不同鏈路信道上相似節點的可用性進行評估。
如果利用χ代表任意一組鏈路信道對,當s=s′,并且dij≤ds時,兩個鏈路之間的關系為互相干擾。
本文利用對稱干擾模型有效消除接收器和干擾器之間的干擾,保證數據的正常傳輸。分析相關的先驗知識可知,針對不同的數據包,需要通過確認鏈路層消息,采用接收器將消息發送至系統服務器[9]。數據傳輸模型主要是由與鏈路通道相對應的子集所組成,整個過程中各個子集所對應的通信鏈路之間互不干擾。
通常各個鏈路的干擾無向圖都是通過任意一組通信鏈路中的相互干擾情況進行詳細描述。在網絡干擾無向圖中組建一組相對應的鏈路通信節點Vij,通信鏈路節點是由節點pi、節點pj組成,則有
Gij=(Vij,Eij)
(1)
式中,Eij代表上述兩個節點在高速網絡中的全部鏈路集合。
如果設定干擾無向圖邊緣為(lij,lrij),其中lij代表兩個節點的通信鏈路,假設兩個節點在相同的信道中彼此相互干擾,則利用lrij代表對鏈路lij造成干擾的其它鏈路[10]。
在實際的應用過程中,一個干擾無向圖的概念能夠利用干擾模型來表示,以下給出針對于干擾無向圖的相關定義:
如果在干擾無向圖中包含兩個節點pi、pj,利用Ψ(i,j)表示兩個節點之間鏈路的干擾電平,以下各處干擾無向圖總的網絡干擾為:

(2)
式中,O(pi)代表節點pi的歸一化向量;O(pj)代表節點pj的歸一化向量。通過分析式(3)可知,各個鏈路之間的干擾主要取決于鏈路上的數據流量。
在鏈路請求傳播的過程中,由源節點在其所在的信道上廣播一個路由發送請求消息,根據采集到的初始階段即時消息,能夠獲取鄰近相似節點的信道信息[11],通過相應的廣播修改得到的消息,并將其發送至系統服務中心。
如果設定W=(wj1,…,wjn)代表高速網絡上的負載數據,Ψj代表中間節點i感知的信道j的干擾電平。其中,競爭電平的值能夠根據初始階段握手過程中進行信息交換的即時消息計算獲取。
如果設定中間節點i中含有鄰居節點Vi,且鄰居節點中包含多個可用信道,以下詳細給出路由指標函數

(3)
通過節點i的感知能夠得到信道j的干擾電平計算式

(4)
在進行信道分配的過程中,能夠利用信道干擾的平均值進行決定,設定在一個包含h個信道的網絡中,分配信道j的權重值能夠表示為

(5)
高速網絡Mesh模型主要是由一個個高速無線Mesh網絡組成,網絡中包含由N個SU節點和M個PU節點組成的信道。如果在上述兩個信道中任意選取一個信道,則能夠組建無向圖,具體表達為
G=(V,E,kj)
(6)
式中,V代表高速網絡的節點集合,E代表節點鏈路集合。
在上述組建的多模式無向圖中,假設路由源節點U和路由目的節點W固定并且處于相對穩定的狀態時,為了不增加跳數,需要滿足如下的相關協議:
路由源節點U計算從出發點到目的地節點W每一跳的路由距離為x1,…,xn,其中xi≠xj,則有

(7)
節點U對路由距離所形成的向量為
x=[x1,…,xn]
(8)
設定初始化值的取值為1,其中emax代表向量中最大的元素,emin代表向量中的最小元素,將向量歸一化到[0,1]的范圍內,將第i個元素Ei進行歸一化處理,則有

(9)
以下給出節點U選擇第i個路由進行第一跳路由,則有

(10)
在非滿環狀態下,通過相關定理中路由跳數的不確定性可知,路由源節點無法實現計算從路由節點U到路由目的地W之間的不同跳的路由距離,以下詳細給出:
路由源節點U刪除指針表中長度相同以及長度大于|U-W|的路由距離所剩下路由距離組成的向量為
z=[z1,…,zh]
(11)
則與之相對應的評價向量為
e=[e1,…,eh]
(12)
經過歸一化處理后的向量為
E=[E1,…,Eh]
(13)
在路由源節點和目的地節點處于相對穩定的狀態下,需要通過路由協議來降低路由失敗率。
為了全面分析高速網絡多模式相似數據串隔離式傳輸的性能,需要進行如下的研究:
每步隨機選取2個相似節點分別作為高速網絡多模式相似數據串的路由源節點以及路由目的節點。針對路由源節點分別選取不同的路由協議向目的地發送相關的信息,最后針對不同的路由跳數進行統計分析[12]。
設定路由協議中ID的位數在7-11位之間,非滿環時的節點數量需要為滿環時數量的十分之七,在經過100步之后計算路由總跳數。滿環動態多路由算法的跳數個滿環CHord的跳數完全一致。
在上述基礎上,兩個不同節點的干擾電平為

(14)

(15)
通過上述計算式能夠得到兩個高速網絡多模式相似數據串的路由平均抗干擾程度

(16)

(17)
式中,γ代表信道環境中存在的干擾因子。分別對比φ1、φ2的取值,它們的取值越大,則說明外界的干擾程度越大,根據干擾程度的對比結果選取干擾程度相對較小的路徑,以達到高速網絡多模式相似數據串隔離式傳輸的目的。
實驗將從多個不同的角度對高速網絡多模式相似數據串隔離式傳輸方法的性能進行分析,進而驗證所提方法的綜合有效性。其中,實驗環境為:AMD Athlon(tm)64X2Dual Core Processor5000+的CPU,內存為2G,采用C#,采用RS-2329針串口傳輸線,3011L+型高精度定位定向GPS羅經。

圖1 RS-2329針串口傳輸線與GPS羅經
1)平均傳輸延遲(s):
以下給出實驗100次不同數據傳輸方法的的傳輸延遲,計算方法如下所示

(18)
式中,πi表示回到第i條路由的平穩分布,Ti表示第i條路由的傳輸實驗。
具體對比結果如圖2所示。

圖2 不同方法平均傳輸延遲
分析圖2可知,不同方法的數據傳輸延遲隨著實驗次數的變化而變化。文獻[7]方法的傳輸延遲是處于不穩定狀態的,忽高忽低。文獻[8]方法的傳輸延遲呈直線直線上升趨勢,所提方法的傳輸延遲處于相對穩定的狀態,并且所提方法的傳輸延遲明顯低于其它兩種方法。
2)吞吐量(Mbps):
在測試中以一定速率發送一定數量的幀,并計算待測設備傳輸的幀,如果發送的幀與接收的幀數量相等,那么就將發送速率提高并重新測試;如果接收幀少于發送幀則降低發送速率重新測試,直至得出最終結果。吞吐量測試結果以比特秒或字節秒表示。吞吐量越大,說明該方法的網絡負載承受力越好,吞吐量計算方法如下所示

(19)
式中,VU表示虛擬用戶個數,R表示每個虛擬用戶發出的請求數,T表示性能測試所用的時間。
具體如下表所示:
分析表1可知,隨著信道數量的不斷變化,不同方法的吞吐量也在不斷發生變化,各個方法的吞吐量都在隨著信道數量的增加而增加。在信道數量為4時,所提方法的吞吐量為8.5Mbps,文獻[7]方法的吞吐量為6.0Mbps,文獻[8]方法的吞吐量為4.5Mbps。所提方法的吞吐量相比其它兩種方法分別高了2.5Mbps、4.0Mbps。分析相關數據可知,所提方法的吞吐量明顯高于其它兩種方法,由此可見所提方法的性能相對較好。

表1 不同方法在不同信道數量下的吞入量
3)網絡的傳輸速率(Mb/s)
千兆網絡的數據傳輸速率測試結果如圖3所示:

圖3 網絡測試
由上圖可以看出,千兆網絡的傳輸速率可以達到52Mb/s,理論上千兆網絡傳輸速率最高可達到125Mb/s,因此,本文設計的數據傳輸效率能夠達到40%左右,處于較高的水平。
通過上述實驗分析,能夠得到以下結論:
1)所提方法的綜合性能相比傳統方法得到了一定程度的提升,其中選取的信道選擇方法如果較為理想時,能夠很大程度上減少數據傳輸延遲,也就是說能夠通過數據延遲對比各個方法的所選取的信道是好還是壞。
2)數據傳輸的成功率越高則說明算法所選擇的信道能夠有效利用空閑信號,并且整個過程中用戶所受到的干擾相對較少。
3)通過具體的數據分析可知,所提方法的網絡負載能力相比其它兩種方法較好。
針對傳統的數據傳輸方法存在的一系列問題,提出了一種高速網絡多模式相似數據串隔離式傳輸方法,通過與其它方法的實驗對比可知:所提方法能夠有效提升數據傳輸成功率以及網絡吞吐量,并且有效降低數據傳輸延遲。未來階段,將重點針對以下幾個方面展開深入研究:
1)未來階段將深入研究如何大幅度提升數據的傳輸速率,獲取較為理想的數據傳輸效果。
2)由于數據中心具有較強的帶寬,當多個數據同時出現在一個鏈路上時,就會形成短暫的流量爆發,如何在這段時間內提升數據傳輸的成功率,也是下一階段研究的重點內容。
3)現階段大部分的數據傳輸方法都是基于終端的傳輸方法,這些方法無法在數據中心網絡中獲取理想的管道模型,未來階段,將會重點針對該方面展開深入研究。